【发布时间】：2018-04-21 05:53:52
【问题描述】：
我有一个这样的 csv 文件：
squareid nofcolumns callduration
3959_3_3 3.990301 997.056881
3961_2_2 7.996370 1153.932142
3961_2_3_0 5.345003 760.179554
3961_2_3_1 5.064245 1341.673636
3961_2_3_2 16.816554 2926.182896
3961_2_3_3_0 3.116286 351.698031
3961_2_3_3_1 7.269828 1842.511559
3961_3_2 10.944895 6865.086506
3962_0_1_0 3.116931 674.581507
3962_0_2 8.272328 4330.343234
3962_0_3 3.079968 279.802874
3962_1_0_0 4.015021 344.013988
3962_2_0_1 3.787312 1820.223512
3962_3_1 4.263979 657.806411
3962_3_2_2 4.184289 266.976026
3962_3_3_2 4.797507 1537.279123
3963_1_3_0 7.594542 545.348282
3963_1_3_3 3.845666 186.378080
3963_3_1_2_2 3.350109 505.276355
3963_3_1_2_3 3.229853 302.434752
...
我想根据squareid列对nofcalls和callduration这两列进行聚合，并将结果文件写入一个新的csv文件。
这部分我尝试的是：
sub_df = sub_df.groupby('squareid').sum()
sub_df.to_csv(filename2,sep = '\t',header = False,index = False)
聚合有效，但在生成的文件中缺少squareid 列。
如何像原来指定squareid列的文件一样写？
【问题讨论】：
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如果你说
index=True怎么办？ -
使用
df.groupby('squareid', as_index=False).sum()，因为groupby默认将分组列转换为索引，然后您在保存时将其省略。 -
@JohnZwinck 啊，非常感谢，是的，它成功了！我的问题解决了。
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@JohnZwinck 只是指出，我不是反对者，但有一个 war raging 可以解释附带损害。